Modelagem Computacional de Perfis Farmacocinéticos: Estimação Paramétrica Bayesiana e Redes Neurais Artificiais

• Processo: 20/05556-0
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de setembro de 2020 - 31 de agosto de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Diego Samuel Rodrigues
• Beneficiário: Diego Samuel Rodrigues
• Instituição-sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Pesq. associados: Anibal Thiago Bezerra ; José Ricardo de Arruda Miranda ; Verónica Andrea González-López
• Assunto(s): Farmacologia Nanomedicina Inferência bayesiana Redes neurais (computação)

Resumo

Este projeto de pesquisa trata do desenvolvimento e implementação de modelos computacionais que forneçam embasamento teórico-quantitativo de processos de biodistribuição de fármacos, com enfoque em farmacocinética de nanopartículas magnéticas (NPMs), mas também em processos de esvaziamento gástrico tardio. Seus aspectos significantes e inovadores incluem: 1) desenvolvimento de modelos computacionais que fornecerão descrição quantitativa inédita de perfis farmacocinéticos experimentais; 2) desenvolvimento de tecnologia para experimentação virtual de várias configurações experimentais em ambiente in silico; 3) progresso do conhecimento científico em modelagem de incertezas (estatística bayesiana) e em problemas de classificação (redes neurais artificiais). Embora o projeto seja de caráter teórico-computacional, todos os aspectos anteriormente descritos serão desenvolvidos com embasamento em dados de experimentos in vivo, favorecendo a interdisciplinaridade inerente às investigações propostas, notadamente nas áreas de computação, estatística, farmacologia e física. Além de fomentar o avanço científico nessas áreas, o projeto também repercutirá na formação de recursos humanos, impactando diretamente no incentivo e fomento à pesquisa de estudantes de iniciação científica e também de pós-graduação. (AU)